【摘 要】
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针对水电机组常规振动故障诊断分类器不能反映分类中的不确定信息的不足,提出一种基于粗糙集的一对一(1-v-1)多类支持向量机分类方法。该方法充分利用粗糙集对不确定、不完整
【机 构】
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华中科技大学水电与数字化工程学院,
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针对水电机组常规振动故障诊断分类器不能反映分类中的不确定信息的不足,提出一种基于粗糙集的一对一(1-v-1)多类支持向量机分类方法。该方法充分利用粗糙集对不确定、不完整数据和复杂模式的良好刻画能力及支持向量机优秀的泛化能力,应用粗糙集最核心的思想:上、下近似来描述支持向量机分类结果。结合1-v-1方法实现支持向量机的多类分类,导出多类分类时样本的上、下近似和边界区域的集合表示,并以规则的形式对分类器进行描述。用所提方法对国际标准测试数据进行实验,并应用于某水电厂机组振动故障诊断。所得结果与单纯1-v-1多类支持向量机方法比较,结果表明该分类器具有规则简洁、分类阶段所需存储空间小,能够反映故障模式分类中的不确定信息等优点。
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